一种基于机器学习与K-means++优化的700 MW CFB污染物预测方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习与K‑means++优化的700MW CFB污染物预测方法及系统，所述污染物预测方法包括：获取锅炉运行数据和污染物排放浓度数据；对所述锅炉运行数据和污染物排放浓度数据进行处理，获取关键特征因子；利用所述关键特征因子训练机器学习模型，并利用K‑means++法对所述机器学习模型进行优化，获取预测模型，其中，所述预测模型用于根据所述锅炉运行数据实时预测污染物浓度。本发明旨在提高预测精度和效率，为锅炉运行优化和污染物控制提供可靠依据。该方法通过机器学习模型对污染物排放数据进行建模，并利用K‑means++算法对模型进行优化，以提升预测性能。